楼主: liuchang1989
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[回归分析求助] 几个回归的计量问题求问 [推广有奖]

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liuchang1989 发表于 2015-6-6 11:21:50 |AI写论文

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1. 如果自变量x 是 skewed, 比如右偏, 那么我们再用regression 回归的时候会不会有问题?

2.如果y=alpa+beta1*x+beta2*x^2+e, 这种二次型的 用regression 命令会不会有问题?还是必须用nl回归?

3.一组面板数据  这两种回归有什么区别?
   a)xtset firmid year
      xtreg y x +Control variables
   b)直接  reg y x + control variables
    是否区别会体现在有fixed effect的时候?

希望各位帮我把这几个问题搞清楚 :)
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关键词:计量问题 fixed effect regression regressio Variables control 自变量

沙发
xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2015-6-6 11:59:25 来自手机
liuchang1989 发表于 2015-6-6 11:21
1. 如果自变量x 是 skewed, 比如右偏, 那么我们再用regression 回归的时候会不会有问题?

2.如果y=alpa ...
数据偏正太分布,可以通过取对数处理;自变量有二次项也可用多元回归reg

藤椅
xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2015-6-6 12:00:28 来自手机
liuchang1989 发表于 2015-6-6 11:21
1. 如果自变量x 是 skewed, 比如右偏, 那么我们再用regression 回归的时候会不会有问题?

2.如果y=alpa ...
第三个问题,一个是面板回归,一个是一般回归。结果不一样的~

板凳
crystal8832 学生认证  发表于 2015-6-6 12:01:06
1.如果仅仅是由于解释变量存在偏度,那么对于解释变量为0 1的虚拟变量如何解决 所以不是问题
2.很多人为了判断是否存在U形曲线均采用此种方法,另外我们回归认为的线性是参数线性而非变量线性,这个也不是问题
3.您自己做一下看看不就晓得是否有区别?xtreg由于考虑的个体异质性,此时截距不同,reg看以看做是POLS

报纸
xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2015-6-6 12:01:16 来自手机
liuchang1989 发表于 2015-6-6 11:21
1. 如果自变量x 是 skewed, 比如右偏, 那么我们再用regression 回归的时候会不会有问题?

2.如果y=alpa ...
第三个问题就这么说不容易说清楚,建议楼主看看伍德里奇计量经济学导论~把原理搞清楚就懂了

地板
liuchang1989 发表于 2015-6-6 12:27:33
xddlovejiao1314 发表于 2015-6-6 12:00
第三个问题,一个是面板回归,一个是一般回归。结果不一样的~
谢谢你  我认为有的情况应该也是一样的  好我查查书

7
liuchang1989 发表于 2015-6-6 12:28:28
crystal8832 发表于 2015-6-6 12:01
1.如果仅仅是由于解释变量存在偏度,那么对于解释变量为0 1的虚拟变量如何解决 所以不是问题
2.很多人为了 ...
谢啦 我的结果确实是个U型的  我在想怎么办。。。

8
crystal8832 学生认证  发表于 2015-6-6 13:13:52
liuchang1989 发表于 2015-6-6 12:27
谢谢你  我认为有的情况应该也是一样的  好我查查书
有的情况? 如果对每个个体增加一个虚拟变量,那自然一样,因为固定效应模型的含义就是这个。

9
qiujhong 发表于 2015-6-6 14:42:20
关于第三个问题,如果你直接reg的话,就是一个pool的model,相当于你把面板数据就当成普通的cross section的数据,如果用xtreg,后面不加任何option,那么出来的结果就是panel data里面的random effect。如果你的模型是有个体效应(individual effect)的,那么你的reg结果可能是有偏(如果是fixed effect),也可能是inefficient的(如果是random effect),反正肯定不会是BLUE.
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liuchang1989 发表于 2015-6-6 22:05:42
crystal8832 发表于 2015-6-6 13:13
有的情况? 如果对每个个体增加一个虚拟变量,那自然一样,因为固定效应模型的含义就是这个。
明白多了点!感谢!

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